Saran dan Komentar

az ml datastore

  • Referensi

Catatan

Referensi ini adalah bagian dari ekstensi ml untuk Azure CLI (versi 2.15.0 atau yang lebih tinggi). Ekstensi akan secara otomatis menginstal pertama kali Anda menjalankan perintah az ml datastore . Pelajari lebih lanjut tentang ekstensi.

Mengelola penyimpanan data Azure ML.

Penyimpanan data Azure ML menautkan layanan penyimpanan Azure Anda dengan aman ke ruang kerja sehingga Anda dapat mengakses penyimpanan tanpa harus melakukan hardcode informasi koneksi ke dalam skrip Anda. Rahasia koneksi, seperti kredensial autentikasi layanan penyimpanan, disimpan di Key Vault ruang kerja Anda.

Saat Anda membuat ruang kerja, akun Azure Storage secara otomatis dibuat sebagai sumber daya terkait. Kontainer blob dibuat di akun ini, dan informasi koneksinya disimpan sebagai datastore bernama 'workspaceblobstore'. Ini berfungsi sebagai datastore default ruang kerja, dan kontainer blob digunakan untuk menyimpan artefak ruang kerja Dan log dan output pekerjaan pembelajaran mesin Anda.

Perintah

az ml datastore create

Membuat datastore.
az ml datastore delete

Menghapus datastore.
az ml datastore list

Mencantumkan penyimpanan data di ruang kerja.
az ml datastore show

Menampilkan detail untuk datastore.
az ml datastore update

Memperbarui datastore.

az ml datastore create

Membuat datastore.

Ini menyambungkan layanan penyimpanan Azure yang mendasar ke ruang kerja. Jenis layanan penyimpanan yang saat ini dapat disambungkan dengan membuat datastore termasuk penyimpanan Azure Blob, Azure File Share, Azure Data Lake Storage Gen1, dan Azure Data Lake Storage Gen2.

az ml datastore create --file
                       --resource-group
                       --workspace-name
                       [--name]
                       [--set]

Contoh

Membuat datastore dari file spesifikasi YAML

az ml datastore create --file blobstore.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parameter yang Diperlukan

--file -f

Jalur lokal ke file YAML yang berisi spesifikasi penyimpanan data Azure ML. Dokumen referensi YAML untuk datastore dapat ditemukan di: https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference, , https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--name -n

Nama datastore. Ini menimpa bidang 'nama' dalam file YAML yang disediakan untuk --file/-f.

--set

Perbarui objek dengan menentukan jalur properti dan nilai yang akan diatur. Contoh: --set property1.property2=.

az ml datastore delete

Menghapus datastore.

Ini menghapus informasi koneksi ke layanan penyimpanan dari ruang kerja tetapi tidak menghapus data yang mendasar dalam penyimpanan.

az ml datastore delete --name
                       --resource-group
                       --workspace-name

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama datastore.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

az ml datastore list

Mencantumkan penyimpanan data di ruang kerja.

az ml datastore list --resource-group
                     --workspace-name
                     [--max-results]

Contoh

Cantumkan semua datastore di ruang kerja menggunakan argumen --query untuk menjalankan kueri JMESPath pada hasil perintah.

az ml datastore list --query "[].{Name:name}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parameter yang Diperlukan

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--max-results -r

Jumlah maksimum hasil yang akan dikembalikan.

az ml datastore show

Menampilkan detail untuk datastore.

az ml datastore show --name
                     --resource-group
                     --workspace-name

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama datastore.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

az ml datastore update

Memperbarui datastore.

Properti 'description', 'tags', dan 'credential' dapat diperbarui.

az ml datastore update --resource-group
                       --workspace-name
                       [--add]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--name]
                       [--remove]
                       [--set]

Parameter yang Diperlukan

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--add

Tambahkan objek ke daftar objek dengan menentukan jalur dan pasangan nilai kunci. Contoh: --add property.listProperty <key=value, string, atau JSON string>.

--file -f

Jalur lokal ke file YAML yang berisi spesifikasi penyimpanan data Azure ML. Dokumen referensi YAML untuk datastore dapat ditemukan di: https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference, , https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference.

--force-string

Saat menggunakan 'set' atau 'add', pertahankan literal string alih-alih mencoba mengonversi ke JSON.

--name -n

Nama datastore. Ini menimpa bidang 'nama' dalam file YAML yang disediakan untuk --file/-f.

--remove

Menghapus properti atau elemen dari daftar. Contoh: --remove property.list OR --remove propertyToRemove.

--set

Perbarui objek dengan menentukan jalur properti dan nilai yang akan diatur. Contoh: --set property1.property2=.